Gelişen yazılım sistemleri, hızla artan veri miktarı, veri modelleme tekniklerindeki ilerlemeler yatırım dünyasında algoritmaların kullanımının her geçen gün daha da yaygınlaşmasını sağlıyor. Günümüzde, milisaniyeler içerisinde gerçekleşen yüksek frekanslı işlemlerden, yatırım vadesi 3-5 yıl olan sistematik yatırım stratejilerine kadar yatırımın farklı alanlarında algoritmalardan faydalanılıyor.
Algoritma kelime anlamıyla bir sorunu çözmek veya belirlenmiş bir amaca ulaşmak için tasarlanan yola, takip edilen işlem basamaklarına verilen isimdir. Yatırım teknolojileri içerisinde oldukça geniş bir perspektifte çok farklı amaçlarla algoritmaların kullanılması kimi zaman ne işe yaradıklarını ve ne yaptıklarını anlamayı zorlaştırıyor. Bu yazıda robo-danışman sistemlerin algoritmalardan nasıl faydalandıklarından ve yatırımcılara nasıl avantaj sağladıklarından bahsedeceğiz.
Robo-danışmanlar yatırımcılara risk profilleri doğrultusunda varlık dağılımı önerisi yapan dijital platformlardır. Yatırım danışmanlığı ve portföy yönetiminde yapılan birçok işi otonom hale getirerek dijital ortamda gerçekleştirebilmek için algoritmaları kullanır. Bunlar arasında,
gibi birçok iş algoritmalar aracılığı ile yapılır. Performansı belirleyici ana unsurlardan biri olması nedeni ile merak edilen konuların başında geldiğinden öneri varlık dağılımının hesaplanmasında kullanılan algoritmayı daha detaylıca ele alalım.
Varlık dağılımı oluşturmadaki amaç farklı piyasa koşullarında oluşabilecek risklerden korunmak, uzun vadede daha az risk ile daha yüksek getiri elde etmenizi sağlamaktır. Bu amaçla varlık dağılımı oluştururken hangi yatırım aracına (tahvil-bono, eurobond, altın, hisse senedi vb.) ne kadar yatırım yapmanız gerektiği belirlenir. Atalarımızın deyiminden yola çıkarsak varlık dağılımı yumurtaları farklı sepete koyarken hangi sepete ne kadar yumurta koymamız gerektiğini belirler.
Bunu daha reel bir örnek üzerinden anlatalım. Bankada yakın vadede ihtiyacınız olmayan bir miktar paranız var ve mevduat faizi üzerinde getiri hedefliyorsunuz. Bu hedefe ancak riskli yatırım ürünlerine ( Hisse senedi, altın vb.) yatırım yaparak ulaşabilirsiniz. Arzuladığımız getiriye en az miktarda risk alarak ulaşmak istiyoruz. Bu durumda hangi yatırım aracına ne kadar yatırım yaparak getiriden vazgeçmeden risklerimizi en aza indirebiliriz sorusunun cevabına modern portföy teorisi ışık tutuyor.
Markowitz tarafından ortaya atılan, Nobel ödüllü modern portföy teorisi finans dünyasında bu temel problemin çözümünde bir mihenk taşı olmuştur. En bilinen robo-danışmanlar,
Wealthfront Betterment Charles Schwab
modern portföy teorisini (MPT) esas alarak varlık dağılımı önerisinde bulunurlar. Dileyen yukarıdaki linklerden bu şirketlerin kullandıkları metodolojiler hakkında daha ayrıntılı bilgi sahibi olabilir. Şunu da belirtelim ki modern portföy teorisi sadece robo-danışmanlar değil finans dünyası içinde sistematik anlayışına sahip birçok yatırım stratejisi içerisinde kullanılmaktadır.
Matematik kullanmadan bu teorinin ne işe yaradığını anlamaya çalışalım. Teori özetle yatırım araçlarının,
bilmeniz durumunda, belli bir risk seviyesi için en iyi getiri ya da hedeflediğiniz getiri için en düşük riske sahip portföy dağılımının hesaplanabilmesine olanak tanıyor. Bu hesabı yaparkende yatırımcıların riskten kaçındığını; bir diğer ifade ile risk oranı arttıkça bu riskin karşılığında getiri beklentinizin de yükseldiğini varsayıyor. Bu yöntemin iyi bir sonuç verebilmesi getirileri, riskleri ve yatırım araçları arasındaki ilişkileri iyi tahmin edebilmemizden geçiyor. Başarıyı etkileyen en önemli faktör ise getiri ve risk hesaplamasında kullanılan metodolojiler oluyor.
Kısa bir cevapla “Evet”. Ancak yatırım araçlarının getirileri tahmin etmek, riskleri tanımlamak ve hesaplamak, ilişkileri ölçmek, belirsizliğin çok yüksek olduğu yatırım ortamında hiç de basit bir iş değil. Her ne kadar algoritmalar aracılığı ile bu hesaplar yapılsa da bu hesapların nasıl yapılacağı genelde yatırım profesyonellerinin kurduğu ekonometrik modellere dayanıyor. Dolayısıyla robo-danışmanlar müşterileri için hesapları otomatik olarak gerçekleştirse de birçok robo-danışmanın arkasında insan zekası, öngörüsü ve tecrübesi ile oluşturulmuş finansal modeller var.
Robo-danışmanlar yatırım süreçlerini otonom hale getiren birçok algoritmanın birleşiminden oluşur. Ekonometrik modellere dayalı algoritmalardan faydalanarak yatırımcılara risk profillerine en uygun varlık dağılımını sunarlar.
Yatırımcıların finansal hedeflerine ulaşmasına yardımcı olan sistematik yatırım stratejileri ve dijital yatırım teknolojiler geliştiren miks'in kurucu ortağı. Ekonomi, yatırım, istatistik başlıca ilgi alanları. Olasılık modelleme alanında doktora çalışmasını İstanbul Teknik Üniversitesinde tamamlamıştır.
PlatformAraştırmaStratejilerBiz Kimiz